KI-Produktionsnetzwerk
KI-Produktionsnetzwerk
Hochschule Augsburg
Die Hochschule Augsburg setzt im KI-Produktionsnetzwerk Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz in anwendbare Lösungen für die regionale Industrie um. ↗
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Vorhersage von Produktqualität mit Künstlicher Intelligenz
Neues Bayerisches Förderprojekt im KI-Produktionsnetzwerk
08.03.2023
Augsburg
Die Qualität von Produkten vorherzusagen birgt enormes Potenzial für die Industrie. Hierzu werden sogenannte Predictive-Quality-Algorithmen verwendet. Mit ihnen lassen sich bereits vor der eigentlichen Produktion in Serie Risiken aufzeigen, die durch das Design des Produkts bedingt sind. Damit können Unternehmen frühzeitig Maßnahmen ergreifen, um die Qualität ihrer Produkte zu verbessern, den Ausschuss während der Fertigung zu verringern und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Bisher nutzen Unternehmen dieses Verfahren aber noch zu selten. Denn der Fachkräftemangel, die Komplexität der Prognosen und die Intransparenz der angewandten Methoden verhindern häufig eine praktische Anwendung.
Ziel des Forschungsprojekts EBQuoPro ist es deshalb, verständliche und nachvollziehbare Prognosen zu generieren. Die Abkürzung steht für: Entwicklung und Benchmarking von Predictive-Quality-Algorithmen zur Prozessanalyse und KI-gestützten Prüfstrategie für elektronische Baugruppen. Hierzu entwickelt und evaluiert EBQuoPro KI-basierte Predictive-Quality-Algorithmen, wobei ein besonderer Fokus auf der Erklärbarkeit der Algorithmen liegt. Diese sogenannte Explainable Artificial Intelligence (XAI) soll nachvollziehbar machen, wie das System zum Ergebnis kommt und so Vertrauen in die Ergebnisse schaffen.
Prof. Dr. Björn Häckel, wissenschaftlicher Leiter des KI-Produktionsnetzwerks an der Hochschule Augsburg zu EBQuoPro: „Künstliche Intelligenz wird Bayerns Rolle als attraktiver Standort für die Industrie maßgeblich mitbestimmen. Gemeinsam mit unseren Partnern arbeiten wir hier an einem weiteren Baustein für das Fundament dieser Zukunft. Denn EBQuoPro dient nicht nur der Optimierung einzelner Produkte und der Fertigungsprozesse bestimmter Hersteller, sondern soll Übertragbarkeitspotentiale auf weitere Industrien aufweisen. Davon profitiert eine Vielzahlregionaler Unternehmen. Am Ende geht es darum, dass Bayern im internationalen Wettbewerb konkurrenzfähig bleibt. Hierfür wollen wir mit dem Projekt EBQuoPro im Sinne der Förderung innerhalb der Hightech Agenda Bayern Plus einen wertvollen Beitrag leisten.“
Auftaktveranstaltung mit den Partnern aus der Industrie
Am 27. Januar fand die Auftaktveranstaltung zum Projekt mit den Partnern aus Industrie und Forschung statt. Unternehmensseitig sind die bayerischen Unternehmen BMK professional electronics GmbH sowie Rohde & Schwarz Messgerätebau GmbH beteiligt. Als weitere Forschungseinrichtung ist der Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer Instituts für angewandte Informationstechnik (FIT) vertreten. Bei der Veranstaltung sprachen die Partner gemeinsam über die konkreten Herausforderungen von Predictive-Quality-Algorithmen im praktischen Alltag von Unternehmen und über die Wirkung, die die neuen Ansätze des Projekts entfalten können.
Anstelle von Vorträgen und formalen Diskussionsrunden wählten die Teilnehmenden einen modernen, offenen Workshop als Format für den Auftakt. In Arbeitsgruppen, Gesprächsrunden und Brainstorming-Sessions konnten die einzelnen Beteiligten aus Praxis und angewandter Forschung ihre Ideen in einem ersten Fahrplan für die dreijährige Laufzeit des Projekts festhalten.
Vorname Name, Position Rohde & Schwarz Messgerätebau GmbH zeigt sich zufrieden: „Heute konnten wir gemeinsam unsere Ziele und erste Meilensteine festlegen. Damit haben wir die Grundlage für ein erfolgreiches KI-Projekt gelegt, das nicht nur die einzelnen Partner, sondern auch viele Unternehmen aus Bayern sicher ein Stück nach vorne bringt. Ich freue mich auf die weitere Zusammenarbeit mit dem KI-Produktionsnetzwerk an der Hochschule Augsburg.“
Daran arbeiten Forschende im Projekt EBQuoPro
Konkret wird im Projekt EBQuoPro der Bestückungsprozess von Baugruppen analysiert. Hierzu werden Risikofaktoren für die Qualität der Produkte empirisch auf verschiedene Einflussfaktoren sowie auf kritische Spezifikationen einzelner Bauteile zurückgeführt. Diese Daten werden während des Fertigungsprozesses mittels moderner Sensorik erfasst. Dabei besteht keine Möglichkeit, Rückschlüsse auf die Wettbewerbs- und Unternehmensdaten zu ziehen. Die Ergebnisse des Projekts lassen sich somit horizontal in Unternehmen der gleichen Branche und vertikal entlang der Werkschöpfungskette eines Produkts integrieren.
Dr. Bärbel Götz, Geschäftsführerin BMK professional electronics GmbH, meint zum Projektstart: „KI ist die Zukunft. Darum müssen Forschung und Industrie gemeinsam an anwendbaren Innovationen arbeiten, die sich in möglichst vielen Unternehmen umsetzen lassen. Mit dem KI-Produktionsnetzwerk an der Hochschule Augsburg entwickeln wir genau eine solche Lösung.“
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